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        <h1 id="1-概述"><a href="#1-概述" class="headerlink" title="1 概述"></a>1 概述</h1><ul>
<li><p>CAP原理</p>
</li>
<li><p>ACID原理与BASE原理</p>
</li>
<li><p>基于XA协议的两阶段提交</p>
</li>
<li><p>事务补偿机制</p>
</li>
<li><p>基于本地消息表的最终一致方案</p>
</li>
<li><p>基于MQ消息队列的最终一致方案</p>
</li>
</ul>
<h1 id="2-CAP原理"><a href="#2-CAP原理" class="headerlink" title="2 CAP原理"></a>2 CAP原理</h1><h2 id="2-1-简介"><a href="#2-1-简介" class="headerlink" title="2.1 简介"></a>2.1 简介</h2><p>在分布式系统中，我们经常听到CAP原理这个词，它是什么意思呢？其实和C、A、P这3个字母有关，C、A、P分别是这3个词的首字母。下面我们就看一下这3个词分别是什么意思？</p>
<ul>
<li>C - Consistent ，一致性。具体是指，操作成功以后，所有的节点，在同一时间，看到的数据都是完全一致的。所以，一致性，说的就是数据一致性。</li>
<li>A - Availability ，可用性。指服务一致可用，在规定的时间内完成响应。</li>
<li>P - Partition tolerance ，分区容错性。指分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供服务。</li>
</ul>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/5e0f0c0c0934d12d06200487.png"></p>
<p>CAP原理指出，这3个指标不能同时满足，最多只能满足其中的两个。</p>
<h2 id="2-2-详解"><a href="#2-2-详解" class="headerlink" title="2.2 详解"></a>2.2 详解</h2><p>我们之所以使用分布式系统，就是为了在某个节点不可用的情况下，整个服务对外还是可用的，这正是满足P（分区容错性）。如果我们的服务不满足P（分区容错性），那么我们的系统也就不是分布式系统了，所以，在分布式系统中，P（分布容错性）总是成立的。那么，A（可用性）和C（一致性）能不能同时满足呢？我们看一下下面的图例。</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/5e0f0c24092a8a2205300403.png"></p>
<p>A和B是两个数据节点，A向B同步数据，并且作为一个整体对外提供服务。由于我们的系统保证了P（分区容错性），那么A和B的同步，我们允许出现故障。接下来我们再保证A（可用性），也就是说A和B同步出现问题时，客户端还能够访问我们的系统，那么客户端既可能访问A也可能访问B，这时，A和B的数据是不一致的，所以C（一致性）不能满足。</p>
<p>如果我们满足C（一致性），也就是说客户端无论访问A还是访问B，得到的结果都是一样的，那么现在A和B的数据不一致，需要等到A和B的数据一致以后，也就是同步恢复以后，才可对外提供服务。这样我们虽然满足了C（一致性），却不能满足A（可用性）。</p>
<p>所以，我们的系统在满足P（分区容错性）的同时，只能在A（可用性）和C（一致性）当中选择一个不能CAP同时满足。我们的分布式系统只能是AP或者CP。</p>
<h1 id="3-ACID与BASE"><a href="#3-ACID与BASE" class="headerlink" title="3 ACID与BASE"></a>3 ACID与BASE</h1><p>在关系型数据库中，最大的特点就是事务处理，也就是ACID。ACID是事务处理的4个特性。</p>
<ul>
<li><p>A - Atomicity（原子性），事务中的操作要么都做，要么都不做。</p>
</li>
<li><p>C - Consistency（一致性），系统必须始终处在强一致状态下。</p>
</li>
<li><p>I - Isolation（隔离性），一个事务的执行不能被其他事务所干扰。</p>
</li>
<li><p>D - Durability（持久性），一个已提交的事务对数据库中数据的改变是永久性的。</p>
</li>
</ul>
<p>ACID强调的是强一致性，要么全做，要么全不做，所有的用户看到的都是一致的数据。传统的数据库都有ACID特性，它们在CAP原理中，保证的是CA。但是在分布式系统大行其道的今天，满足CA特性的系统很难生存下去。ACID也逐渐的向BASE转换。那么什么是BASE呢？</p>
<p> BASE是Basically Available（基本可用）, Soft-state（软状态）, Eventually consistent（最终一致）的缩写。</p>
<ul>
<li><p>Basically Available，基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性，即保证核心可用。</p>
<p>电商大促时，为了应对访问量激增，部分用户可能会被引导到降级页面，服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。</p>
</li>
<li><p>软状态（ Soft State）</p>
<p>软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有两到三个副本，允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。</p>
</li>
<li><p>最终一致性（ Eventual Consistency）</p>
<p>最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。</p>
</li>
</ul>
<p>BASE模型是传统ACID模型的反面，不同与ACID，BASE强调牺牲高一致性，从而获得可用性，数据允许在一段时间内的不一致，只要保证最终一致就可以了。</p>
<p>在分布式事务的解决方案中，它们都是依赖了ACID或者BASE的模型而实现的。像基于XA协议的两阶段提交和实物补偿机制就是基于ACID实现的。而基于本地消息表和基于MQ的最终一致方案都是通过BASE原理实现的。这几种分布式事务的解决方案，我们会在视频的课程中给大家讲解。</p>
<h1 id="4-由分库分表引发的事物问题和解决方案"><a href="#4-由分库分表引发的事物问题和解决方案" class="headerlink" title="4 由分库分表引发的事物问题和解决方案"></a>4 由分库分表引发的事物问题和解决方案</h1><h2 id="4-1-由分库分表引发的事物问题"><a href="#4-1-由分库分表引发的事物问题" class="headerlink" title="4.1 由分库分表引发的事物问题"></a>4.1 由分库分表引发的事物问题</h2><p>传统的应用都是单一数据库事物，所有的业务表都在同一数据库内，这时候数据库的事物可以得到很好的支持，如下图所示：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210724171356938.png" alt="image-20210724171356938"></p>
<p>然后在同一个业务内，再把数据库进行水平切分多个数据库，多个数据库之间是没有办法无法统一事务管理的，就会造成数据不一致的情况。如果按照垂直切分成多个数据库，如下图所示：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210724172152429.png" alt="image-20210724172152429"></p>
<p>比如：</p>
<ul>
<li><p>一个下单操作，用户使用积分购买商品</p>
</li>
<li><p>用户库扣减积分，订单库生成订单，商品库扣减库存</p>
</li>
<li><p>由于它们不在同一数据库，不能改保证事务统一</p>
</li>
<li><p>任何一个环节出错，其他两个数据的事务将不能回滚</p>
</li>
</ul>
<h2 id="4-2-解决方案"><a href="#4-2-解决方案" class="headerlink" title="4.2 解决方案"></a>4.2 解决方案</h2><p>那么如何解决呢？</p>
<ul>
<li>基于XA协议的两阶段提交</li>
<li>事务补偿机制</li>
<li>基于本地消息表+定时任务的最终一致性方案</li>
<li>基于MQ的最终一致方案</li>
</ul>
<h3 id="4-2-1-基于XA协议的两阶段提交"><a href="#4-2-1-基于XA协议的两阶段提交" class="headerlink" title="4.2.1 基于XA协议的两阶段提交"></a>4.2.1 基于XA协议的两阶段提交</h3><p><strong>XA 协议原理简介</strong></p>
<ul>
<li><p>XA 是由 X/Open 组织提出的分布式事务的规范</p>
</li>
<li><p>有一个事务管理器（TM）和多个资源管理器（RM）组成</p>
<p>TM：数据源，RM：数据库</p>
</li>
<li><p>提交阶段分为两个阶段：prepare 和 commit</p>
<p>也就是说在提交之前，让所有的数据库先进行准备，准备好了之后通知事务管理器，然后由事务管理器统一的提交事务，如下图所示：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210724175921780.png" alt="image-20210724175921780"></p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210724180456245.png" alt="image-20210724180456245"></p>
</li>
<li><p>XA协议保证了数据的强一致性</p>
</li>
<li><p>commit 阶段出现问题，事务不一致，需人工处理</p>
</li>
<li><p>但是两阶段提交效率低下，性能与本地事务相差 10 倍</p>
</li>
<li><p>MySql5.7 及以上均支持XA协议</p>
</li>
<li><p>Mysql Connector/J 5.0以上支持XA协议</p>
</li>
<li><p>Java系统中，数据源可以采用 Atomikos（充当事务管理器）</p>
</li>
</ul>
<h4 id="4-2-1-1-使用Mycat-或者Sharding-Jdbc"><a href="#4-2-1-1-使用Mycat-或者Sharding-Jdbc" class="headerlink" title="4.2.1.1 使用Mycat 或者Sharding-Jdbc"></a>4.2.1.1 使用Mycat 或者Sharding-Jdbc</h4><p><strong>配置Mycat</strong></p>
<p>通过修改<code>conf/server.xml</code>配置分布式事务，如下图所示：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/5ec4e2810969290517080353.jpg"></p>
<p>至于Sharding-Jdbc则默认为我们开启了分布式事务</p>
<h3 id="4-2-2-事务补偿机制"><a href="#4-2-2-事务补偿机制" class="headerlink" title="4.2.2 事务补偿机制"></a>4.2.2 事务补偿机制</h3><p><strong>什么事务补偿机制？</strong></p>
<p>其实就是针对每个操作，都要注册一个与其对应的补偿（撤销）操作，在执行失败时，调用补偿操作，撤销之前的操作。</p>
<p>例如一个A给B转账的例子：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210725155803128.png" alt="image-20210725155803128"></p>
<ul>
<li>A 和 B 在不两家不同的银行</li>
<li>A 账户减 200元，B 账户加 200 元</li>
<li>两个操作要保证原子性，要么都成功，要么都失败</li>
<li>由于A和B在两家不同的银行，所以存在分布式事务问题</li>
<li>转账接口需要提供补偿机制</li>
<li>如果A在扣减的过程中出现问题，直接抛出异常，事务回滚</li>
<li>B在增加余额的过程中，出现问题，要调用A的补偿接口</li>
<li>A之前的扣减操作，得到了补偿，进行了撤销</li>
<li>保证了A和B的帐是没有问题的</li>
</ul>
<p><strong>如果A补偿操作也失败了呢？</strong></p>
<p>我们可以为A补偿操作添加有限次数的重试机制，超出重试次数后，人工介入。</p>
<p><strong>事务补偿机制看起来有点繁琐，不推荐使用。</strong></p>
<p><strong>事务补偿机制的优缺点：</strong></p>
<ul>
<li><p>优点：逻辑清晰、流程简单</p>
</li>
<li><p>缺点：数据一致性比XA还要差，可能出错的点比较多</p>
</li>
<li><p>TCC属于应用层的一种补偿方式，程序员需要写大量的代码</p>
</li>
</ul>
<h3 id="4-2-3-基于本地消息表的的最终一致性方案"><a href="#4-2-3-基于本地消息表的的最终一致性方案" class="headerlink" title="4.2.3 基于本地消息表的的最终一致性方案"></a>4.2.3 基于本地消息表的的最终一致性方案</h3><p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210726213335173.png" alt="image-20210726213335173"></p>
<ul>
<li>采用BASE原理，保证事务最终一致</li>
<li>在一致性方面，允许一段时间内的不一致，但最终会一致</li>
<li>在实际的系统中，要根据具体情况，判断是否采用</li>
<li>基于本地消息表的方案中，将<font color=red><strong>本事务外</strong></font>操作，记录在消息表中</li>
<li>其他的事务要提供操作接口（例如支付宝、微信支付的接口）</li>
<li>定时任务轮训本地消息表，将未执行的的消息发送给操作接口</li>
<li>操作接口处理成功，返回成功标识，处理失败返回失败标识</li>
<li>定时任务接到标识，更新消息的状态</li>
<li>定时任务按照一定的周期反复执行</li>
<li>对于屡次失败的消息，可以设置最大失败次数</li>
<li>超过最大失败次数的消息，不再进行接口调用</li>
<li>等待人工处理</li>
</ul>
<p>那么这个方案有什么优缺点呢？</p>
<ul>
<li>优点：避免了了分布式事务，实现了最终一致性</li>
<li>缺点：要注意重试时的幂等性操作</li>
</ul>
<h3 id="4-2-4-基于MQ的最终一致性方案"><a href="#4-2-4-基于MQ的最终一致性方案" class="headerlink" title="4.2.4 基于MQ的最终一致性方案"></a>4.2.4 基于MQ的最终一致性方案</h3><ul>
<li>原理、流程与本地消息表类似</li>
<li>不同点1：本地消息表改为 MQ</li>
<li>不同点2：定时任务改为MQ的消费者</li>
</ul>
<p>这样就不在依赖于定时任务了，架构图如下所示：</p>
<p><img src="https://gitee.com/littlefxc/oss/raw/master/images/image-20210728232239034.png" alt="image-20210728232239034"></p>
<ol>
<li><p>首先，业务系统将数据保存到数据库中</p>
</li>
<li><p>然后，业务系统把另外一条消息存放到消息队列中</p>
</li>
<li><p>消费者从消息队列中去取消息</p>
</li>
<li><p>消费者执行分布式事务的第二段的服务，把数据落入到数据库中去</p>
</li>
</ol>
<p><strong>优点</strong></p>
<ul>
<li>不依赖于定时任务，基于MQ更高效、更可靠</li>
<li>适合公司内部的系统</li>
<li>不同公司之间无法基于MQ，本地消息表更合适</li>
</ul>

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                  <i class="fa fa-chevron-left"></i> 分布式全局ID
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